用途：处理单次上下文窗口放不下的超长文本，如专业手册、教科书、传记、大型代码库、论文合集，输出结构化知识地图、带索引摘要或技能草稿。
主要能力：采用三遍分层抽取。第一遍把文档切成约4K token、重叠500 token的块，并行调用Haiku逐块抽取摘要、关键主张、流程、决策点、失败模式、顿悟、隐喻、时间变化、引文和引用；第二遍用Sonnet合并去重并结构化，产出核心概念、流程、专家模式、时间演进、关键隐喻和可回溯到原始块的索引；第三遍可选，用Opus按skill-architect模板生成SKILL.md技能草稿。
使用方式：优先按章节、标题、段落做语义分块，无结构文本回退到固定大小分块；保留重叠以避免跨块概念丢失。输出模式有摘要、知识地图（YAML/JSON，供下游处理）和技能草稿三种。
适用场景：会前快速理解手册、把专业手册转成Claude技能、跨文档分析、大型代码库架构级理解。
限制：不适合10页以内短文档、实时对话摘要、代码文档生成或简单TL;DR。资料给出成本估算，如300页手册约0.19美元、800页教科书约0.30美元，处理时间受最长单次Haiku调用影响，全并行下2000页文本第一遍可在5秒内完成。具体模型可用性和价格可能变化，需以实际为准。